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Updated: May 12, 2026

CMAP Scan MUNE MScan - A Novel Motor Unit Number Estimation MUNE Method
Published on: June 7, 2018
使用硬件追踪在Arm-Linux中找到反调试程序的实用方法
Yeongung Park1, Seokwoo Choi1, Un Yeong Choi2
1The Affiliated Institute of ETRI, P.O. Box 1, Yuseong, Daejeon, 305-600, South Korea.
本研究介绍了一种有效的方法,可以自动检测和修补Linux恶意软件中的调试器逃避程序. 使用嵌式跟踪微细胞 (ETM) 硬件跟踪器,它重建执行流程以识别和中和复杂的恶意软件防御.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 网络安全 网络安全
- 软件工程 软件工程 软件工程
背景情况:
- 物联网 (IoT) 设备越来越多地成为复杂的Linux恶意软件的目标.
- 恶意软件采用先进的逃避技术,使分析和检测变得复杂.
- 像Arm的嵌入式跟踪微细胞 (ETM) 这样的硬件追踪器为恶意软件分析提供了无文物,低开销的解决方案.
研究的目的:
- 开发一种高效的,自动化的方法来检测Linux恶意软件中的调试器检测程序.
- 为了利用ETM硬件追踪器来分析逃避性恶意软件行为.
- 在编译的二进制代码中自动识别和补丁调试器检测机制.
主要方法:
- 从ETM跟踪数据中重建编译的二进制代码的执行流.
- 用调试器和没有调试器生成的执行痕迹进行比较,以确定逃避程序.
- 实现检测和补丁方案作为Ghidra插件.
- 在Arm-Linux环境中对15种已知的调试器检测技术进行验证.
主要成果:
- 在各种Linux恶意软件样本中成功检测和分析了调试器检测程序.
- 在Mirai恶意软件上表现出有效性.
- 在423个真实世界的恶意软件样本上验证了该方法,证实了其实际适用性.
- 基于ETM的方法在识别逃避恶意软件策略方面被证明是有效和准确的.
结论:
- 提出的基于ETM的方法提供了一种有效和自动化的解决方案,用于检测和中和Linux恶意软件中的调试器逃避技术.
- 这种方法显著增强了对复杂和逃避性恶意软件的分析.
- 吉德拉插件实现为网络安全研究人员和分析师提供了一个实用的工具.
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